OpenAI Officially Teaches You 8 Tricks to Master ChatGPT

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-07-16Terakhir diperbarui pada 2026-07-16

Abstrak

OpenAI has released an updated guide with eight key strategies to get better results from ChatGPT: 1. **Use the latest model** (e.g., GPT-5.6 Sol) for best performance with prompt engineering. 2. **Provide clear, specific instructions**, detailing the desired content, format, style, and length. Avoid vague requests. 3. **Structure prompts effectively**: Place the core instruction at the beginning and use delimiters like `###` or `"""` to separate instructions from the text to be processed. 4. **Use examples and explanations** to clarify the exact output format and style you want. 5. **Adopt a stepwise approach**: Start with a zero-shot prompt (instruction only), then add a few examples (few-shot) if needed, and consider fine-tuning only as a last resort. 6. **Avoid vague or imprecise descriptions**. Use concrete terms (e.g., "3-5 sentences") instead of phrases like "keep it brief." 7. **Specify what to do, not just what to avoid**. After stating restrictions, guide the model toward the correct action. 8. **For code generation, use "leading words"** like `import` for Python or `SELECT` for SQL to steer the model into the correct pattern. Additionally, OpenAI's new "Generate Anything" feature can automatically create suitable prompts based on a simple description of your task. Mastering these techniques helps users get more accurate and useful outputs from ChatGPT.

Special Announcement, OpenAI's Latest Prompt Guide is Updated!

If you haven't tamed ChatGPT yet,

or are still struggling with its answers becoming increasingly tangled like a ball of yarn,

then you must save today's latest OpenAI prompt guide!

We have summarized eight little tricks from the official website to make your ChatGPT obedient and generate accurate content;

We also teach you how to use the official "Generate Anything" function to let AI automatically help you write a set of professional and useful instructions, saying goodbye to the pain of designing prompts.

Let's take a look!

First, Please Use GPT-5.6 Sol Whenever Possible

To achieve the best results, we recommend that friends with the capability manually switch to OpenAI's latest and most powerful model, GPT-5.6 Sol. (Newer models are generally easier to execute prompt engineering.)

Be Sure to Specifically Describe the Effect You Want in Your Instructions

When using ChatGPT, you can think of the model as an assistant who delivers acceptable quality but requires patient instructions in advance. Clearly tell it item by item: the content, results, word count, format, style, etc., that you want.

Note, don't give a vague instruction~

Otherwise, the one struggling on the edge of rework and working tirelessly later will still be you (doge).

Vague command:

"Write a poem about OpenAI."

Specific instruction:

Create a short inspirational poem about OpenAI, centered around the recent DALL-E product launch (DALL-E is a text-to-image machine learning model), imitating the writing style of {famous poet}.</n

For example, I want AI to help me plan where to go for the weekend.

Then I need to give it a clear goal, letting it know if I want to exercise, visit scenic spots, attend exhibitions, or eat out. Otherwise, you'll have to redo it several times, and your enthusiasm will be largely worn out during the back-and-forth.

Negative example❌:

This time it's right✅:

Prompt Optimization Technique: Place Instructions First + Use Correct Delimiters to Isolate Context

Secondly, during use, please place the core requirements at the very beginning (or first line) of the prompt, and use the officially recommended delimiters "###" or """"" to clearly separate "instructions" from "text to be processed":

❌Mixing them together is a NO:

Summarize the key points of the following text into a bulleted list.

{Enter text here}

Clear separation is a YES:

Summarize the key points of the following text into a bulleted list. Text: """{Enter text here}"""

This structure effectively improves the model's understanding accuracy of the task. For example, I used it to optimize a rhyming essay (randomly written, and only used the official delimiter "###" once before the text), and it really did it well. I'm very satisfied:

Before using this format, ChatGPT's output was always a bit off🤔:

However, it should be noted that what I used to test was just a very simple topic. When you put it into practice, it's best to use the official format completely~

Use Examples and Explanations to Make OpenAI Understand the Format You Want

For example, if I want to create a meme, it's best to give it some references and explanations first, letting it understand what kind of slogan I want to add, where to add it, and what effect I want. This way, ChatGPT can complete the task more thoroughly and respond faster:

Take the creation process of a meme in this article as an example. Don't let it improvise, it will be disastrous❌:

Explain it clearly and give a reference✅:

Start with Zero-Shot, Then Consider Adding a Few Examples, and Finally Consider Fine-Tuning Data

When performing a task, you don't need to throw all the data to AI at once;

You can give an instruction first and see how it does;

Then, based on its shortcomings, feed it a few examples.

If it still can't handle it at this step, you can prepare to do some "ideological work" for it—feed the model a large number of correct examples, train it, and solidify this ability into the model's parameters.

You can look at the examples👇:

Zero-shot

Extract keywords from the following text

Text:{Text content}

Keywords:

Few-shot - provide a couple of examples

Extract keywords from the corresponding text below.

Text 1: Stripe provides APIs that web developers can use to integrate payment processing into their websites and mobile applications. Keywords 1: Stripe, payment processing, APIs, web developers, websites, mobile applications##

Text 2: OpenAI has trained cutting-edge language models that excel at understanding and generating text. Our API provides access to these models and can solve almost any task that involves language processing. Keywords 2: OpenAI, language models, text processing, APIs##

Text 3:{Text content} Keywords 3:

Fine-tune: see fine-tune best practices here.

Reduce Vague or Imprecise Descriptions

When buying fruit in the summer, the real "tragedy" is often not spending a lot of money on a durian with a clear price;

But being lured by a promotional blackboard on the street, buying a seemingly cheap "blind box" where the quality relies entirely on a gamble.

After all, sometimes, expensive has its reasons. When you buy it, the price is clear, you know what you're getting, and the taste is sweet;

But once deceived, even if the seller's scale is honest, what you get might be a fruit with vague cost-effectiveness, no after-sales service, and its quality entirely up to fate.

For ChatGPT, the principle is exactly the same—you need to use precise instructions to make it "work steadily," not let it guess:

✅ChatGPT: Let's get to work, folks!

Describe this product in 3-5 sentences.

❌ChatGPT: A few sentences??(@#¥%&)

The introduction of this product should be as concise as possible, just a few sentences, no need for extra elaboration.

Don't Just Say "What Not to Do," Also Say "What Should Be Done" and "How"

Many friends, when using AI, might be too worried about AI generating results we don't want. So after stating what to do, they anxiously repeat instructions like "You cannot delete my first sentence," "Don't change the original meaning," etc.

Such concerns are completely normal.

It's just that OpenAI wants to remind everyone: After saying a series of "don'ts," you still need to tell ChatGPT what to do and how to do it~

✅What situation, what I want to do:

Context: Below is a conversation between an Agent and a user. The Agent needs to try to identify the problem and provide a solution, while refraining from asking for any personally identifiable information (PII). Do not request private information such as usernames or passwords; instead, guide the user to check the help documentation.

User: I can't log into my account.

Agent:......(Provide a response)

AI: Sometimes I feel quite helpless:

Below is a conversation between an Agent and a user. It is strictly forbidden to ask for usernames or passwords, and repetition is prohibited.

User: I cannot log into my account.

Agent:......(Provide a response)

Code Generation Specific Technique: Use "Leading Words" to Prompt the Model to Follow Specific Code Patterns

Additionally, when you need ChatGPT to help you generate code, the correct approach is to explicitly add leading words like "import," "SELECT," etc., before the content.

For example, adding "import" prompts the model that it should start writing Python code;

Similarly, when you add a "SELECT" statement, OpenAI prompts the model to start writing SQL statements.

Never just throw the requirements directly at it❌:

Write a simple Python function

Let me input a value in miles

Convert miles to kilometers

Instead✅:

Write a simple Python function

Let me input a value in miles

Convert miles to kilometers

import (don't forget~)

Learn to Use the "Generate Anything" Function

If, after mastering the above 8 tricks, you still find writing prompts challenging, or wish to further free your hands, then this final function is your ultimate shortcut.

With OpenAI's latest "Generate Anything" function, you only need to clearly state what you want to do and that you need a suitable prompt. GPT will automatically generate the most appropriate prompt for you, helping you easily achieve your task goals.

For example, removing accidentally captured passersby from photos and beautifying the image, or creating a humorous poem based on your current mood... GPT will try its best to help you do it. (You can try it out yourself~)

Anyway, knowledge from paper is ultimately shallow, so quickly take this guide and go tame your ChatGPT!

Or if you have handy prompt techniques, feel free to compete in the comments section~~~

This article is from the WeChat public account "QbitAI" (ID: QbitAI), author: Focus on Cutting-Edge Technology

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QWhat are the eight prompt writing tips suggested by OpenAI to improve ChatGPT's performance?

AThe eight tips are: 1. Use the most recent model (like GPT-5.6 Sol), 2. Provide specific and detailed descriptions of the desired outcome, 3. Place key instructions at the beginning and use delimiters (### or """) to separate instructions from text, 4. Use examples and explanations to clarify the desired format, 5. Start with zero-shot prompting, then use few-shot examples, and finally consider fine-tuning, 6. Reduce vague or imprecise language, 7. Tell the model what to do, not just what not to do, and 8. Use 'leading words' (like 'import' for Python) when generating code.

QWhy is it important to place key instructions at the beginning of the prompt and use delimiters according to OpenAI's guide?

APlacing key instructions at the beginning (or on the first line) and using delimiters like ### or """ helps the model better understand and prioritize the task by clearly separating the 'instruction' from the 'text to be processed.' This structure improves the model's accuracy in understanding and executing the task.

QAccording to the article, what is the recommended progression of methods (zero-shot, few-shot, fine-tuning) when getting ChatGPT to perform a task, and why?

AThe recommended progression is to start with a zero-shot prompt (just an instruction), then add a few examples (few-shot) if needed, and only consider fine-tuning with a large dataset if the previous methods are insufficient. This approach is efficient because it starts simple, adds context only as necessary, and reserves the resource-intensive fine-tuning for complex, specialized tasks.

QWhat is the 'Generate Anything' feature mentioned in the article, and how does it help users?

AThe 'Generate Anything' feature is a tool from OpenAI that automatically creates suitable prompts based on a user's simple description of what they want to achieve. It helps users by eliminating the need to manually design complex prompts, making it easier to accomplish tasks like photo editing or creative writing.

QWhat is the code generation-specific tip provided for getting ChatGPT to write code correctly?

AThe tip is to use 'leading words' or specific keywords at the beginning of the prompt to guide the model. For example, starting with 'import' signals the model to write Python code, and starting with 'SELECT' prompts it to write SQL. This helps the model follow the correct code structure and patterns from the outset.

Bacaan Terkait

Longxin IPO: Kerugian 50 Miliar RMB dari Penjualan Country Garden dan Pergantian Era

Pada 27 Juli 2026, pukul 9:30 pagi, Changxin Technology mulai diperdagangkan di Papan Sains dan Teknologi STAR. Harga pembukaan naik 471,59% menjadi 49,50 yuan, mendorong valuasi pasar perusahaan hingga 3,31 triliun yuan—tertinggi di antara semua perusahaan yang terdaftar di A-shares. Volume perdagangan harian mencapai 141,187 miliar yuan, mencetak rekor baru. Namun, dalam daftar pemegang saham yang merayakan kenaikan nilai ini, satu nama mencolok karena absen: Country Garden. Pada 2021, melalui anak usahanya Country Garden Capital, grup properti ini menginvestasikan 2 miliar yuan untuk memperoleh sekitar 2,24% saham Changxin. Investasi ini merupakan bagian dari strategi transformasi Country Garden menjadi "perusahaan teknologi tinggi terintegrasi". Namun, pada Desember 2024, di tengah tekanan likuiditas yang parah di sektor properti, Country Garden terpaksa menjual seluruh kepemilikannya di Changxin seharga 2 miliar yuan kepada badan usaha milik negara di Hefei. Jika ditahan hingga IPO, saham tersebut nilainya akan mencapai sekitar 50 miliar yuan. Country Garden Capital, yang didirikan pada 2019, awalnya didanai oleh kas internal grup yang melimpah. Mereka mengadopsi strategi "dumbbell", berinvestasi dalam teknologi awal dan unicorn matang seperti Changxin. Investasi di Changxin didasarkan pada analisis bahwa manufaktur chip DRAM adalah "penghambat rantai" yang penting di industri semikonduktor Tiongkok. Prediksi ini terbukti akurat seiring kesuksesan Changxin. Namun, puncak pasar properti pada 2021 dengan cepat berubah menjadi resesi. Penjualan Country Garden, yang sangat bergantung pada kota tingkat tiga dan empat, merosot tajam. Untuk memenuhi kewajiban dan menyelesaikan proyek perumahan ("menjaga pengiriman bangunan"), mereka harus mencairkan aset, termasuk investasi potensial di Changxin. Kisah ini merefleksikan pergeseran era: modal dari industri lama (properti) yang dimaksudkan untuk membiayai industri baru (teknologi keras) terputus karena siklus lama surut terlalu cepat, sementara siklus baru datang terlambat. Keberhasilan Changxin di pasar modal menandai kebangkitan industri manufaktur canggih, sementara kesulitan Country Garden menandai akhir dari sebuah era pertumbuhan yang didorong oleh properti.

marsbit12m yang lalu

Longxin IPO: Kerugian 50 Miliar RMB dari Penjualan Country Garden dan Pergantian Era

marsbit12m yang lalu

Pasar Saham Jepang dan Korea Runtuh! Indeks Nikkei Anjlok Lebih dari 4%, KOSPI Jatuh 8%, Pasar Panik Sebelum Pekan Laporan Keuangan Raksasa AI

Pasar saham Jepang dan Korea anjlok pada perdagangan Selasa pagi. Indeks Nikkei 225 turun lebih dari 4%, mencapai level terendah sejak 22 Mei. Indeks KOSPI Korea bahkan merosot 8%, memicu mekanisme *circuit breaker* yang menghentikan perdagangan sementara. Penurunan dipimpin oleh saham-saham semikonduktor dan peralatannya seperti Tokyo Electron, Kioxia, Samsung Electronics, dan SK Hynix, dengan beberapa di antaranya jatuh lebih dari 9%. SK Hynix sendiri sempat terperosok 30%, penurunan terburuk dalam sejarahnya. Sentimen investor memburuk karena kekhawatiran akan kelanjutan boom AI. Pemicunya meliputi laporan tentang risiko kredit dan biaya asuransi default yang melonjak terkait perjanjian pasokan AI besar-besaran senilai lebih dari $750 miliar yang melibatkan Nvidia. Kekhawatiran lain adalah tingginya tingkat utang perusahaan dan pengeluaran modal (*capex*) yang besar di sektor AI, yang ditakutkan akan menggerus profitabilitas. Analis menilai penjualan baru-baru ini lebih didorong oleh sentimen yang memburuk secara tajam daripada perubahan fundamental. Investor semakin mempertanyakan apakah kecepatan pengeluaran untuk infrastruktur AI dapat dipertahankan. Laporan keuangan dari perusahaan teknologi besar seperti Meta dan Samsung Electronics, serta hasil kuartalan SK Hynix yang diperkirakan mencetak rekor, dinantikan sebagai penentu arah pasar selanjutnya. Namun, kekhawatiran bahwa ekspektasi yang terlalu tinggi telah *terprice-in* membuat pasar sangat sensitif. Hasil yang sedikit di bawah perkiraan berpotensi memicu reaksi keras, menjadikan laporan-laporan ini sebagai barometer sentimen bagi sektor *hardware* AI global.

marsbit50m yang lalu

Pasar Saham Jepang dan Korea Runtuh! Indeks Nikkei Anjlok Lebih dari 4%, KOSPI Jatuh 8%, Pasar Panik Sebelum Pekan Laporan Keuangan Raksasa AI

marsbit50m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

157 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu $S$

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

996 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Apa Itu AGENT S

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.8k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli S

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.

活动图片